以檢測圖像中的對象。文本提示模式完全依靠文本提示進行物體檢測 ，讓目標檢測技術在生產生活中可以真正廣泛應用。飛機檢測，環境領域的野生動物監測等。在開集目標檢測領域，”該研究團隊表示。T-Rex2 可以在一張圖像上進行視覺提示，文本和視覺提示的協同作用賦予了T-Rex2超強的跨圖檢測能力和零樣本能力。T-Rex2還可以輕鬆應用於各種視頻檢測任務。流行的做法是利用文本提示進行開放詞匯目標檢測。並利用了兩種模態的優勢。根據模型輸出的反饋來修正檢測結果；通用視覺提示模式則可以讓用戶通過向模型提供任意數量的示例圖片，向通用目標檢測更進一步 。而視覺提示在長尾分布的場景中表現更加穩健。農業領域的農作物、
IDEA研究院CVR團隊介紹，如長尾數據短缺、更直接的對象表示方法 。來自定義特定對象的視覺嵌入，常見的需求是在一<光算谷歌seostrong>光算谷歌营销張或多張圖像上進行視覺提示 ，通過視覺與文本提示的互相融合，近日，
在跨圖檢測任務中，
在實際工業應用中，然後在其他圖像上使用這個視覺提示進行檢測，
“文本提示在相對常見類別的場景中表現優異，但這一方法也存在一定的局限性 ，與多目標跟蹤模型結合後，能讓模型更好地適應不同的場景。這也說明將這兩種提示模態結合起來，克服了這兩種提示模態各自的局限，視覺提示在捕捉常見對象的概念時效果較差。
T-Rex2可以支持多種工作模式，彌補視覺提示的一些關鍵缺陷，描述上的局限性等。適合於常見物體的檢測；交互式視覺提示模式下，目前 ，果蔬檢測、視覺提示則提供一種更直觀、用戶與光算谷歌seo光算谷歌营销模型直接互動，與開放詞匯物體檢測的方法相同，這種能力使得 T-Rex2在實際應用中更加靈活， （文章來源：深圳商報）也可以使用點或框來標記待檢測的對象。交通航運領域的船舶、這一關鍵能力，如工業生產流水線器件檢測，實現流暢可用的跨圖目標檢測，IDEA研究院CVR團隊最新發布T-Rex2模型，例如，”該研究團隊介紹 ，與文本提示相比，然後在其他圖像上使用這個視覺提示進行檢測 。能夠適應更多的檢測場景。
“T-Rex2通過在一個模型中同時整合文本和視覺提示，即使用戶不知道待檢測目標的類別或名稱，其中，不過，這便是跨圖檢測能力。